该指南介绍了在Linux系统中配置Yum源和安装Python3的步骤。首先，通过`yum install`和`wget`命令更新和备份Yum源，并从阿里云获取CentOS和EPEL的repo文件。接着，清理和更新Yum缓存。然后，下载Python3源代码包，推荐使用阿里云镜像加速。解压后，安装必要的依赖，如gcc。在配置和编译Python3时，可能需要解决缺少C编译器的问题。完成安装后，创建Python3和pip3的软链接，并更新环境变量。最后，验证Python3安装成功，并可选地升级pip和配置pip源以提高包下载速度。

Flink报错通常是指在使用Apache Flink进行实时数据处理时遇到的错误和异常情况；本合集致力于收集Flink运行中的报错信息和解决策略，以便开发者及时排查和修复问题，优化Flink作业的稳定性。

在使用Python的Selenium库进行网页爬虫开发时，翻页操作是常见需求。本文详细介绍如何通过Selenium实现翻页，包括定位翻页控件、执行翻页动作以及等待页面加载等关键步骤，并提供了基于“下一页”按钮和输入页码两种方式的具体示例代码。此外，还特别提醒开发者注意页面加载完全、动态内容加载及反爬机制等问题，确保爬虫稳定高效运行。

保障AI安全的关键措施包括：数据隐私保护（加密、访问控制、脱敏、共享协议）、模型安全（验证、鲁棒性、监测、更新）、用户信息保护（透明收集、匿名化、保密协议）、网络安全（实时监测、防护措施）和合规伦理（遵守法规、融入设计）。此外，安全培训和意识提升也是重要一环。多角度策略确保AI技术的安全、健康和可持续发展。

随着AI和大数据技术发展，GPU成为关键计算组件。文章探讨了GPU计算资源调度从静态到动态再到智能调度的演变，现以机器学习优化资源利用率。未来趋势包括自适应调度、跨平台、集群级调度和能源效率优化，旨在提升GPU性能，推动人工智能和大数据领域进步。

【4月更文挑战第7天】本文介绍了如何使用Apache Hive与Hadoop构建大数据仓库。Hadoop的HDFS和YARN提供分布式存储和资源管理，而Hive作为基于Hadoop的数据仓库系统，通过HiveQL简化大数据查询。构建过程包括设置Hadoop集群、安装配置Hive、数据导入与管理、查询分析以及ETL与调度。大数据仓库的应用场景包括海量数据存储、离线分析、数据服务化和数据湖构建，为企业决策和创新提供支持。

音乐是灵魂的语言，歌词则是承载灵魂的载体。本文介绍写歌词的基础技巧，包括寻找灵感、确定主题、构建结构和运用语言，同时推荐《妙笔生词智能写歌词软件》作为创作助手，助力你走进丰富多彩的音乐世界。

【10月更文挑战第6天】随着Web应用变得越来越复杂，手动进行功能和兼容性测试变得既耗时又容易出错。自动化测试因此成为了现代软件开发不可或缺的一部分。Selenium是一个强大的工具集，它支持多种编程语言（包括Python），允许开发者编写脚本来模拟用户与Web页面的交互。本文将带领读者从Selenium的基础知识出发，逐步深入到高级的应用场景，通过丰富的代码示例来展示如何高效地进行网页自动化测试。

除了调用API接口使用Transformer技术，你是否想过在浏览器中运行大模型？Xenova团队推出的Transformer.js，基于JavaScript，让开发者能在浏览器中本地加载和执行预训练模型，无需依赖服务器。该库利用WebAssembly和WebGPU技术，大幅提升性能，尤其适合隐私保护、离线应用和低延迟交互场景。无论是NLP任务还是实时文本生成，Transformer.js都提供了强大支持，成为构建浏览器AI应用的核心工具。

大数据在医疗领域有广泛应用，包括电子病历的数字化管理和共享，提升医疗服务效率与协同性；通过数据分析支持医疗决策，制定个性化治疗方案；预测疾病风险并提供预防措施；在精准医疗中深度分析患者基因组信息，实现高效治疗；在药物研发中，加速疗效和副作用发现，提高临床试验效率。此外，在金融领域，大数据的“4V”特性助力业务决策前瞻性，被广泛应用于银行、证券和保险的风险评估、市场分析及个性化服务中，提升运营效率和客户满意度。

上海“爷叔”股市评论走红，言论影响巨大，分析显示其预测大多不准确，但个别时机准确，模拟操作获利，反映股市预测复杂性，强调投资需谨慎。

【8月更文第30天】Python 是一种广泛使用的编程语言，在科学计算领域尤其受欢迎。然而，由于 Python 的动态类型和解释执行机制，其在处理大规模数值数据时可能会显得相对较慢。为了克服这一限制，NumPy（Numerical Python）库提供了高性能的多维数组对象以及一系列用于操作这些数组的函数。本文将探讨如何利用 NumPy 来提高 Python 中数值运算的效率。

基于Python实现xgboost回归模型(XGBRegressor)项目实战

循环编码是深度学习中处理周期性数据的一种技术，常用于时间序列预测。它将周期性特征（如小时、日、月）转换为网络可理解的形式，帮助模型识别周期性变化。传统的one-hot编码将时间特征转换为分类特征，而循环编码利用正弦和余弦转换，保持时间顺序信息。通过将时间戳转换为弧度并应用sin和cos，每个原始特征只映射到两个新特征，减少了特征数量。这种方法在神经网络中有效，但在树模型中可能需谨慎使用。

1. listeners中的plaintext controller external是什么意思？ 2. Kraft模式下controller和broker有何区别？ 3. 集群节点之间同步什么数据，通过哪个端口，是否可以自定义端口？ 4. 客户端通过哪个端口连接到kafka，通过9092连接的是什么，broker还是controller？ 5. 为controller配置了单独的端口有什么用？ 6. control.plane.listener.name与controller.listener.names有何区别？

一直以来，我们公司内网的Kafka集群都是在裸奔，只要知道端口号，任何人都能连上集群操作一番。直到有个主题莫名消失，才引起我们的警觉，是时候该考虑为它添加一套认证策略了。

API（应用程序编程接口）和SDK（软件开发工具包）的主要区别在于范围、内容、抽象程度及使用方式。API定义了软件组件间的交互规则，范围较窄，更抽象；而SDK提供了一整套开发工具，包括API、编译器、调试器等，范围广泛，具体且实用，有助于提高开发效率。

【8月更文第27天】随着深度学习应用的广泛普及，高效利用GPU硬件成为提升模型训练速度的关键。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，它支持动态计算图，易于使用且高度灵活。CUDA (Compute Unified Device Architecture) 则是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，允许开发者直接访问 GPU 的并行计算能力。本文将详细介绍如何利用 PyTorch 与 CUDA 的集成来加速深度学习模型的训练过程，并提供具体的代码示例。

【8月更文第17天】随着云计算技术的发展，越来越多的数据科学家和工程师开始使用云平台来部署和优化机器学习模型。本文将介绍如何在主要的云计算平台上部署机器学习模型，并讨论模型优化策略，如模型压缩、超参数调优以及分布式训练。

阿里云计算平台大数据基础工程技术团队主导，与华东师范大学数据科学与工程学院合作的论文《Pathformer: Multi-Scale Transformers With Adaptive Pathways For Time Series Forecasting》被ICLR 2024接收，该论文提出了基于Pathways架构的自适应多尺度时间序列预测模型Pathformer，它从时间分辨率和时间距离角度进行多尺度时序建模，同时进一步提出自适应Pathways来动态调整多尺度建模过程，基于两者，Pathformer在阿里云数据集和公开数据集上取得SOTA预测效果，并展现出不错的泛化性和迁移性。

【10月更文挑战第10天】随着多媒体内容的爆炸性增长，如何有效地理解和生成跨模态的数据（如图像、文本和视频）变得越来越重要。近年来，图神经网络（GNNs）因其在处理非结构化数据方面的强大能力而受到广泛关注。在此背景下，Graph Retrieval-Augmented Generation (GraphRAG) 框架作为一种新的方法，通过结合图检索和生成模型来提升多模态内容的理解与生成效果。本文将深入探讨GraphRAG的基本原理、核心组件以及实际应用，并通过代码示例展示其在多媒体内容处理中的潜力。

本文主要介绍了利用AI技术进行情感分析的实践过程。通过阿里云自然语言处理服务（NLP）提供的情感分析API，结合Python编程语言和Jupyter Notebook开发环境，实现对社交媒体上产品评论的情感分析。具体步骤包括数据收集、预处理和调用API进行分析。示例代码展示了如何使用Python SDK调用API并获取情感分析结果。通过情感分析，企业能快速了解用户反馈，优化产品策略。未来，情感分析在客户服务、市场调研等领域将有更广泛应用，而阿里云平台为实现情感分析提供了便捷高效的工具和服务。

有很多个框架和包可以优化LLM推理和服务，所以在本文中我将整理一些常用的推理引擎并进行比较。

阿里通义千问，阿里集团的大型预训练语言模型，应用于AI教育，实现个性化教学、自适应学习系统和智能答疑。通过AIGC，它生成个性化内容，适应不同学生需求，优化教育资源配置，推动教育创新。在教育场景中，模型提供实时反馈，定制学习路径，促进教学质量提升。随着技术进步，AI在教育领域的应用将更加深入，但也需关注伦理与安全。

使用Python实现深度学习模型：智能极端天气事件预测

本攻略详述了接入1688跨境电商官方接口的全过程，涵盖注册申请、开发调试、数据处理与业务集成、安全合规及上线维护等环节，帮助开发者高效对接1688，拓展跨境业务。

.NET 框架的发展，我们越来越多地寻求能够在多个平台上无缝运行的应用解决方案。

小红书是一款广受喜爱的生活方式分享社交平台，涵盖旅行、美食等领域。其API允许开发者批量获取笔记内容、图片链接及用户互动数据，助力内容分析与营销策略优化。要使用API，需先注册开发者账号并通过认证获取密钥；随后依据官方文档构建与发送HTTP请求，最后处理JSON格式响应数据。整个过程中，请务必遵循平台使用条款，尊重用户隐私权。

【8月更文第29天】自动化报告生成是在数据分析领域非常有用的一项技能。它可以帮助我们节省大量的手动工作时间，并确保每次生成的报告都是一致且准确的。本文将介绍如何使用 Jupyter Notebook 结合 Python 库（如 Pandas 和 Matplotlib）来实现自动化报告生成。

【8月更文第29天】在深度学习项目中，数据加载和预处理通常是瓶颈之一，特别是在处理大规模数据集时。PyTorch 的 `DataLoader` 提供了丰富的功能来加速这一过程，但默认设置往往不能满足所有场景下的最优性能。本文将介绍如何对 `DataLoader` 进行高级配置和优化，以提高数据加载速度，从而加快整体训练流程。

**Kafka一致性详解：** 讲解了幂等性如何通过ProducerID和SequenceNumber确保消息唯一，防止重复处理，维持数据一致性。Kafka利用Zookeeper进行控制器和分区Leader选举，应对节点变动，防止脑裂，确保高可用性。实例中，电商平台用Kafka处理订单，保证每个订单仅处理一次，即使在异常情况下。关注微信公众号“软件求生”获取更多技术内容。

这是一组用于定制浏览器行为的命令行参数，包括但不限于：不停用过期插件、放行非安全内容、允许应用中心脚本、停用GPU加速视频、禁用桌面通知、禁用拓展及各类API、调整缓存设置、启用打印预览、隐身模式启动、设定语言、使用代理服务器、无头模式运行等。通过这些参数，用户可以根据需求灵活调整浏览器功能与性能。

HTML5 通过 `<audio>` 标签简化了网页音频嵌入。本文详细介绍其基本语法与常用属性（如 `controls`、`autoplay`），并通过示例代码展示如何使用 JavaScript 控制音频播放及处理音频事件。此外，还提供了关于浏览器兼容性、自适应设计及无障碍访问的注意事项，助您优化音频体验。

【7月更文挑战第11天】 使用Python实现深度学习模型：在嵌入式设备上的部署

Python实现Catboost回归模型(CatBoostRegressor算法)项目实战

Python在金融数据分析中扮演关键角色，用于预测市场趋势和风险管理。本文通过案例展示了使用Python库（如pandas、numpy、matplotlib等）进行数据获取、清洗、分析和建立预测模型，例如计算苹果公司（AAPL）股票的简单移动平均线，以展示基本流程。此示例为更复杂的金融建模奠定了基础。【6月更文挑战第13天】

python并发编程:Python在FastAPI服务中使用多进程池加速程序运行

掌握XGBoost：GPU 加速与性能优化

【MATLAB】史上最全的13种数据拟合算法全家桶

本文详细介绍了五种Langchain文本分割器：`CharacterTextSplitter`、`RecursiveCharacterTextSplitter`、`TokenTextSplitter`、`MarkdownTextSplitter` 和 `LatexTextSplitter`，从原理、优缺点及适用场景等方面进行了对比分析，旨在帮助开发者选择最适合当前需求的文本分割工具，提高大模型应用的处理效率和效果。